Gemini 2.0 Pro est le modèle le plus avancé de Google à ce jour, offrant des performances exceptionnelles en programmation et gérant avec aisance des instructions complexes. Il est doté de capacités améliorées telles que l’intégration native d’outils, la génération d’images et la synthèse vocale. Conçu pour un raisonnement avancé, ce modèle prend en charge les entrées multimodales, y compris le texte, les images, la vidéo et l’audio. Disponible via Google AI Studio et Vertex AI, il offre des améliorations significatives par rapport aux versions précédentes tout en maintenant une grande efficacité.
„Llama 3.3 70B Instruct“, conçu par Meta, est un grand modèle de langage multilingue spécialement affiné pour les tâches basées sur des instructions et optimisé pour les applications conversationnelles. Il peut traiter et générer du texte en plusieurs langues, avec une fenêtre contextuelle prenant en charge jusqu'à 128 000 tokens. Lancé le 6 décembre 2024, le modèle surpasse de nombreux chatbots open-source et propriétaires selon divers benchmarks industriels. Il utilise le Grouped-Query Attention (GQA) pour améliorer l'évolutivité et a été entraîné sur un ensemble de données diversifié comprenant plus de 15 billions de tokens provenant de sources publiques. Les connaissances du modèle sont à jour jusqu'en décembre 2023.
| Gemini 2.0 Pro | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Fournisseur | ||
Site web | ||
Date de sortie | Dec 11, 2024 4 mois ago | Dec 06, 2024 4 mois ago |
Modalités | texte images voix vidéo | texte |
Fournisseurs d’API | Google AI Studio, Vertex AI | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Date de mise à jour des connaissances | 08.2024 | 12.2024 |
Open Source | Non | Oui |
Tarification d’entrée | $0.10 par million de tokens | $0.23 par million de tokens |
Tarification de sortie | $0.40 par million de tokens | $0.40 par million de tokens |
MMLU | Non disponible | 86% 0-shot, CoT Source |
MMLU Pro | 79.1% Source | 68.9% 5-shot, CoT Source |
MMMU | 72.7% Source | Non disponible |
HellaSwag | Non disponible | Non disponible |
HumanEval | Non disponible | 88.4% pass@1 Source |
MATH | 91.8% Source | 77% 0-shot, CoT Source |
GPQA | 64.7% Diamond Source | 50.5% 0-shot, CoT Source |
IFEval | Non disponible | 92.1% Source |
Application mobile | - |
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